当期目录

2025年 第60卷 第1期 刊出日期：2025-01-20

  

双注意力引导特征融合的半弱监督目标检测

陈俊芬,李娜娜,谢博鋆,张杰

2025, 60(1):  1-13.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.7.2023.3979

摘要 ( 20 )   PDF (13684KB) ( 3 )   收藏

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为了降低标注成本,解决目标定位不准、细节信息遗漏等问题,提出双注意力引导特征融合的半弱监督目标检测算法, 利用全标记和弱标记数据来平衡检测性能和标注成本,使用空间注意力将低层特征图与高层特征图进行像素级加权融合,使高层特征图具有丰富的低层信息,对融合后的特征图进行通道加权运算,得到细节、位置信息丰富的高层特征图。为了得到更准确的伪标注框,提出更具鲁棒性的候选框筛选策略。实验表明,本文提出的算法具有较优的检测性能,减少了全标记图像的数据量和额外的图像级标注。

融合矩阵分解和空间划分的微生物数据扩增方法

温柳英,吴俊,闵帆

2025, 60(1):  14-28.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2023.0212

摘要 ( 15 )   PDF (13545KB) ( 4 )   收藏

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针对微生物数据类内和类间不平衡、高稀疏性的问题,提出一种融合矩阵分解和空间划分的数据扩增算法。采用矩阵分解技术将原始数据空间分解为对象子空间和特征子空间,提取潜在空间表示,对象子空间划分为多个数据子空间,缓解了类内不平衡问题。为了解决类间不平衡问题,在每个数据子空间中生成合成样本,使用欧氏距离对合成样本进行过滤,获得高质量的样本。在9个微生物数据集上实验,再与9个采样算法进行性能对比。 结果表明,本文算法生成的样本在多样性上具有较大优势,采用多个分类器时,能识别出更多的阳性样本。

基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类算法

张春昊,解滨,徐童童,张喜梅

2025, 60(1):  29-44.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.7.2023.4130

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结合自然邻居搜索算法改进了密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks, CFSFDP)算法存在的一系列问题,提出基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类(density peak clustering algorithm optimized by natural neighbor search, NaN-CFSFDP)算法。基于自然邻居搜索算法提出了一种离群样本的检测方法,针对CFSFDP算法中截断距离dc人工准确取值较难的问题,结合自然邻居搜索算法改进了d_c的计算方式,实现了d_c的自动取值。重新设计并统一了CFSFDP算法的样本密度度量规则,使其更关注每个样本的局部信息。由于数据集中因类簇间的密度差异大,密度峰值点集中于稠密簇使得簇丢失,因此提出样本共享自然邻居和类簇共享自然邻居的概念,构造新的类簇融合算法。合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,在大多数情况下,NaN-CFSFDP算法在聚类性能上优于或至少与比较方法相当,且与CFSFDP算法及其改进算法相比参数更少。

图片模糊集的减法和除法算子研究

孟伟伟,郑婷婷,刘钧歌,吴孝宇

2025, 60(1):  45-62.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2023.0250

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针对图片模糊环境下完备的减法和除法问题, 构造加法和乘法的方程, 定义了图片模糊数(picture fuzzy numbers, PFNs)的减法和除法运算。基于距离最近导出各种情形下方程的最优解, 得出更加完备的PFNs的减法和除法运算法则。分析了2种PFNs算子及与加法、乘法混合运算的相关性质。将改进的2种算子以逐点的方式拓展到图片模糊集上,讨论了基本性质。通过算例分析验证该算子的适用性和可行性。

结合深度信息引导和多尺度通道注意力机制的单目三维目标检测算法

刘青,李伟,余少勇,宋宇萍,周启迪,邹伟林

2025, 60(1):  63-73.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2023.0213

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针对三维边界框无法从缺少空间线索的单目图像中准确估计的问题,本文提出一种基于深度信息引导和多尺度通道注意力机制的单目三维目标检测算法。为了引入三维信息并有效地获取和利用不同尺度特征图的空间信息,在特征提取模块中利用多尺度分割注意力算法,分别从单目图像和深度图中提取多尺度预处理特征图,利用通道注意力算法进行权重标定,提高了特征图的表征能力。通过深度引导动态局部卷积网络,将包含多尺度信息的深度图特征作为单目图像特征的特定卷积核,引入三维信息作为指导,减少直接融合的误差累积,并解决单目视觉中近大远小的尺度敏感问题。选择不同的评估指标对模型的性能进行评价与比较。实验结果表明,同其他算法相比,本文算法的自动驾驶数据集中汽车、行人、骑自行车的人的三维目标检测平均精度均提高。

基于新型阴影集的模糊C均值聚类算法

国栋凯,张钦然,李小南,易黄建

2025, 60(1):  74-82.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2023.0215

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提出一种基于五区域阴影集的模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)算法,利用FCM算法得到对象簇的隶属度,引入五区域阴影集,将对象划分为核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域和边缘区域,分析次核心区域得到阈值ω,通过核心区域和次核心区域中隶属度μ≥ω的对象簇得到聚类结果,在8个公开数据集中进行实验。本文提出的算法相比于其余3种算法在7个数据集上取得了最佳的聚类结果。

基于概念约简的强协调决策形式背景的规则提取

王一帆,金铭,张琴,魏玲

2025, 60(1):  83-90.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2024.113

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运用形式背景保持二元关系不变的概念约简的思想,研究强协调决策形式背景的规则提取。依据决策子背景的概念约简,证明概念约简诱导的条件属性集为强协调决策形式背景的属性协调集,对条件属性集进行简化,给出概念约简与其他概念的关系,证明概念约简诱导的条件关系集包含所有简化后的规则前件信息,给出利用概念约简获取强协调决策形式背景的非冗余规则的具体步骤。

模糊知识结构的一些性质

张纪平,吴伟志,周缪娟,李进金

2025, 60(1):  91-100.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2024.013

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基于模糊粗糙近似算子,提出上、下近似模糊知识状态的概念,讨论上、下近似模糊知识状态集族的表示法,获得上、下近似模糊知识状态集族形成模糊知识结构的充要条件。下近似模糊知识状态集族是模糊闭包空间的充要条件,上近似模糊知识状态集族是模糊知识空间的充要条件,证明同一对模糊粗糙近似算子诱导的模糊闭包空间与模糊知识空间是对偶的,探讨上、下近似模糊知识结构细关系。

广义区间值q阶orthopair犹豫模糊软集及其多属性决策

吴维,张贤勇,杨霁琳

2025, 60(1):  101-110.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2023.0181

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提出广义区间值q阶orthopair犹豫模糊软集,定义并、交、补、且、或运算并研究相关性质。针对广义区间值q阶orthopair犹豫模糊软集,提取关联区间值的平均隶属度和平均非隶属度,定义相关性和相关系数,得到扩张原则与基本性质。采用广义区间值q阶orthopair犹豫模糊软集的相关系数优化排序,从而实施多属性决策,采用医疗资源实例及能源项目投资案例验证新建决策方法的有效性。结果表明,相关的建模、度量及决策有利于不确定分析与应用。

直觉犹豫模糊软专家集及其在决策中的应用

郑颖春,周婉婷

2025, 60(1):  111-119.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2023.305

摘要 ( 15 )   PDF (471KB) ( 2 )   收藏

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对直觉模糊软专家集(intuitive fuzzy soft expert set, IFSES)理论进行扩展,提出直觉犹豫模糊软专家集的概念,定义直觉犹豫模糊软专家集的基本运算并研究其一系列重要的性质,给出直觉犹豫模糊软专家集决策算法,该算法充分考虑了决策者在评估备选方案时表现出的犹豫性,并为参数集赋予相应的权重,本文将直觉犹豫模糊专家集决策算法应用于实际招聘问题中,通过得分函数计算各个候选人的综合得分,再按照得分从大到小顺序排序,得到最佳候选人。相比于其他软集决策模型,直觉犹豫模糊软专家集决策模型计算简单,准确性高。通过对比分析实验可知,直觉犹豫模糊软专家集决策算法具有更好的结合性、决策性及应用性。

q-阶正交模糊自对偶聚合算子及其应用

杜文胜

2025, 60(1):  120-126.  doi:10.6040/j.issn.1671-9352.4.2023.0356

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针对q-阶正交模糊多属性决策问题,给出基于q-阶正交模糊自对偶聚合算子的信息融合方法以及应用。讨论q-阶正交模糊自对偶聚合算子的幂等性、单调性、有界性。研究了该算子的极限情形,并利用加权幂平均函数的单调性给出该算子更为精确的边界刻画。提出q-阶正交模糊环境下基于该聚合算子的多属性决策方法,通过体育赛事举办地的选取说明该方法的可行性与有效性。通过不同的参数取值对排序结果的影响并与其他聚合算子进行比较,说明本研究方法的稳定性及计算简便的优点。